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SFS弹性文件服务 弹性文件服务SFS Turbo的所有权限。使用SFS服务时需要配置。 ECS弹性云服务器 弹性云服务器所有权限。使用ECS服务时需要配置。 SWR容器镜像仓库 容器镜像仓库所有权限。使用SWR服务时需要配置。同时，还需开通SWR组织权限。 VPC虚拟私有云 子用户在创建Mo
（可选）配置镜像预热 Lite Cluster资源池支持镜像预热功能，镜像预热可实现将镜像提前在资源池节点上拉取好，在推理及大规模分布式训练时有效缩短镜像拉取时间。本文将介绍如何配置镜像预热功能。 操作步骤 单击资源池名称，进入资源池详情。 单击左侧“配置管理”。 图1 配置管理
GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 问题现象 GP Vnt1裸金属服务器，操作系统为EulerOS 2.9(基于CentOS制作的Linux发行版)，经常遇到服务器重启后，操作系统内核无故升级，导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用，只能卸载重新安装。
tl工具安装在和集群在相同vpc下的某一台机器上。单击kubectl后的“配置”按钮。按照界面提示步骤操作即可。 图4 通过内网使用kubectl工具 通过公网使用kubectl工具，可以将kubectl安装在任一台可以访问公网的机器。 首先需要绑定公网地址，单击公网地址后的“绑定”按钮。
Server提供多样化的xPU裸金属服务器，赋予用户以root账号自主安装和部署AI框架、应用程序等第三方软件的能力，为用户打造专属的云上物理服务器环境。用户只需轻松选择服务器的规格、镜像、网络配置及密钥等基本信息，即可迅速创建弹性裸金属服务器，获取所需的云上物理资源，充分满足算法工程师在日常训练和推理工作中的需求。
GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上，系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7，使用Pytorch2.0时出现如下错误： CUDA
此时无论DH Cient是否关闭，服务器都可以获取分配IP。 当服务器没有网卡配置文件时，DH Client开启，此时服务器会分配私有IP。如果关闭DH Client，则服务器无法获取私有IP。 图2 查看NetworkManager配置 图3 查看网络配置 命令“yum update
储和镜像知识。 配置流程 图1 Lite Cluster资源配置流程图 表1 Cluster资源配置流程 配置顺序 配置任务 场景说明 1 配置Lite Cluster网络 购买资源池后，需要弹性公网IP并进行网络配置，配置网络后可通过公网访问集群资源。 2 配置kubectl工具
Lite Server资源配置流程 在开通Lite Server资源后，需要完成相关配置才能使用，配置流程如下图所示。 图1 Lite Server资源配置流程图 表1 Server资源配置流程 配置顺序 配置任务 场景说明 1 配置Lite Server网络 Server资源开
d与pool_name均未配置时，会使用服务层级的cluster_id及pool_name参数，均不配置时则会使用共享资源池；对于edge服务类型，为边缘资源池ID，使用边缘资源池部署服务时需确保资源池状态正常，配置该参数时需要同时配置服务层级的cluster_id参数，且该参数
GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器（Ubuntu18.04系统），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
配置Lite Server软件环境 NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 父主题： Lite Server资源配置
使用SSH工具连接Notebook，服务器的进程被清理了，GPU使用率显示还是100% 原因是代码运行卡死导致被进程清理，GPU显存没有释放；或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理，需要释放下显存，清理GPU，然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存，建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像，请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
更新服务配置 更新当前服务对象配置。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数；其它平台的Session鉴权请参考Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行更新服务配置 1 2 3 4 5 6 7
"Action": [ "vpc:*:*", "ecs:*:get*", "ecs:*:list*" ], "Effect": "Allow"
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，
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